Matagal na akong naghahanap ng paraan para hindi makalimot ang AI agent ko sa mga nakaraang usapan, at dito ko nakita ang sagot. Malinaw ang pagkakaexplica kung paano gamitin ang Mem0 para sa pangmatagalang memory, at yung paghahambing ng iba't ibang vector database ang pinakanagustuhan ko. Sumunod akong mabuti sa mga hakbang sa pag-store at pag-retrieve ng context, tapos gumana agad sa una kong subok. Mas naintindihan ko rin ngayon kung kailan dapat gumamit ng semantic search kaysa simpleng lookup. Sulit talaga para sa kahit sinong gustong gumawa ng stateful na agent.
Nền tảng về Bộ nhớ của AI Agent: Mem0 và Vector Databases
Tìm hiểu cách xây dựng các AI Agent thông minh, stateful có khả năng duy trì ngữ cảnh và ghi nhớ các tương tác trong quá khứ bằng cách sử dụng Mem0 và các kỹ thuật lưu trữ vector hiện đại.
-
💬
Giảng viên AI
Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc. -
🕐
Bắt đầu bất cứ lúc nào
Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào. -
🌐
Bằng tiếng Việt
Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.
Về khóa học này
Khi các AI Agent trở nên tinh vi hơn, khả năng ghi nhớ các tương tác trong quá khứ là điều cần thiết để tạo ra những trải nghiệm thực sự cá nhân hóa. Nếu không có bộ nhớ dài hạn, các agent sẽ mất ngữ cảnh và gặp khó khăn trong việc duy trì các quy trình làm việc mạch lạc. Khóa học này hướng dẫn bạn qua các khái niệm nền tảng về việc thêm bộ nhớ liên tục vào các ứng dụng AI của mình. Bạn sẽ học cách chuyển đổi từ các script stateless sang các agent stateful có thể truy xuất, cập nhật và sử dụng dữ liệu lịch sử.
Những gì bạn sẽ học: [1] Hiểu các khái niệm cốt lõi về các AI Agent stateful và lý do tại sao việc duy trì ngữ cảnh lại quan trọng. [2] Khám phá các nguyên tắc cơ bản của Vector Databases và cách chúng lưu trữ thông tin ngữ nghĩa. [3] Triển khai các giải pháp bộ nhớ dài hạn bằng cách sử dụng Mem0 để theo dõi sở thích và lịch sử của người dùng. [4] Áp dụng các mô hình Retrieval-Augmented Generation (RAG) cơ bản để kết nối các agent với kiến thức đã lưu trữ. [5] Thực hành viết mã để quản lý các cửa sổ ngữ cảnh và tương tác với các mô hình embedding một cách hiệu quả.
Khóa học bắt đầu bằng việc định nghĩa các thuật ngữ chính xoay quanh bộ nhớ AI và vector embeddings trước khi chuyển sang các bài tập lập trình thực tế dựa trên văn bản. Bạn sẽ làm việc thông qua các bài học viết có cấu trúc để xây dựng sự hiểu biết của mình về quản lý trạng thái theo từng bước. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu và các nhà phát triển đầy tham vọng muốn khám phá agentic AI; không yêu cầu kinh nghiệm trước đó về machine learning. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để cung cấp cho các ứng dụng AI của bạn sức mạnh của bộ nhớ dài hạn.
Bạn sẽ nhận được
-
📜
Chứng chỉ hoàn thành
Thêm vào hồ sơ LinkedIn -
💬
Gia sư AI cá nhân
Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào. -
🎧
Bao gồm phiên bản âm thanh
Học mọi lúc mọi nơi — không cần màn hình -
♾️
Truy cập trọn đời
Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn -
📱
Điện thoại hoặc máy tính
Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị -
💸
Hoàn tiền 14 ngày
Không cần lý do -
⚡
Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
2 giờ 48 phút nội dung thực hành
Đánh giá (11)
This course finally made the concept of agent memory click for me. Working through Mem0 alongside a vector database showed exactly how an agent can remember context across sessions instead of starting from zero every time.
Good deep dive into how Mem0 handles short and long-term memory for agents. The vector database section drags a little in places, but the hands-on examples more than make up for it.
Het gedeelte over hoe Mem0 herinneringen opslaat en weer ophaalt met een vectordatabase was precies de uitleg die ik nodig had.
The way this course breaks down short-term versus long-term memory using Mem0 finally made agent state management make sense to me.
Bisher hatte ich nur eine vage Vorstellung davon, wie KI-Agenten sich über mehrere Sitzungen hinweg an Kontext erinnern sollen, aber dieser Kurs erklärt das Prinzip mit Mem0 wirklich greifbar. Die Kombination aus Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis wird nicht nur theoretisch beschrieben, sondern direkt in Code umgesetzt, was das Verständnis enorm erleichtert. Besonders der Teil über die Vektordatenbank und wie relevante Erinnerungen dort abgerufen werden, war für mich der Aha-Moment des Kurses. Man merkt, dass der Dozent selbst mit solchen Systemen arbeitet, weil die Beispiele nie künstlich wirken. Am Ende hatte ich einen Agenten, der sich tatsächlich an frühere Gespräche erinnert, was ich vorher nur aus Theorie-Videos kannte.
Раньше я довольно смутно представлял, как агенты вообще что-то запоминают между сессиями, а тут всё разложено по полочкам через Mem0. Особенно понравилось, как объясняется разница между кратковременной и долговременной памятью и зачем вообще нужна векторная база в этой связке. Примеры кода не оторваны от реальности — сразу видно, что автор сам строил такие системы. К середине курса я уже собрал своего агента, который помнит контекст из прошлых разговоров, и это реально работает. Пожалуй, лучший курс из тех, что я видел на тему памяти агентов.
AIエージェントが会話の文脈をどうやって覚えておくのか、ずっと曖昧にしか理解できていなかったのですが、この講座でMem0の仕組みを実際に手を動かしながら学んでようやく腑に落ちました。短期記憶と長期記憶を分けて扱う部分の説明が特に丁寧で、なぜベクトルデータベースが必要なのかも自然に理解できます。コード例もおもちゃのようなものではなく、実際に使えるレベルまで踏み込んでいるのが良かったです。講座の後半では自分で作ったエージェントが過去の会話をちゃんと覚えているのを見て、素直に感動しました。次はこれを自分のプロジェクトに組み込んでみようと思っています。
Mem0とベクトルデータベースを使ってエージェントに記憶を持たせる仕組みが、こんなに分かりやすく説明されているとは思いませんでした。
Bom sobre memória vetorial, ritmo meio rápido.
Ik snapte tot nu toe nooit goed hoe een AI-agent info tussen sessies zou moeten onthouden, maar deze cursus legt dat via Mem0 heel concreet uit. Het onderscheid tussen kortetermijn- en langetermijngeheugen wordt niet alleen uitgelegd maar ook meteen in code gebouwd, wat het meteen tastbaar maakt. Het stuk over de vectordatabase en hoe relevante herinneringen daaruit worden opgehaald was voor mij het moment waarop alles op zijn plek viel. De voorbeelden voelen nooit kunstmatig, je merkt dat de docent dit soort systemen zelf bouwt. Aan het einde had ik een agent die daadwerkelijk terugverwijst naar eerdere gesprekken, iets wat ik voorheen alleen in theorie had gezien.
Học viên cũng học
🎓 Có chứng chỉ
AI tư nhân với LLM mã nguồn mở: triển khai địa phương, RAG và đại lý
Chứng chỉ
Thực hành
₫375.000
→
💼 Sẵn sàng cho công việc
🎓 Có chứng chỉ
Fine-Tuning OpenAI Models: Customize LLMs with Your Own Data (bằng tiếng Anh).
Chứng chỉ
Thực hành
₫375.000
→
🏆 Phổ biến nhất
🎓 Có chứng chỉ
Phát triển hệ thống RAG với Azure OpenAI và Azure AI Search
Chứng chỉ
Thực hành
₫375.000
→
💼 Sẵn sàng cho công việc
🎓 Có chứng chỉ
Phát triển ứng dụng AI với LangChain
Chứng chỉ
Thực hành
₫375.000
→
Câu hỏi thường gặp
Tôi cần gì để học khóa này? +
Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.
Tôi thanh toán bằng cách nào? +
Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.
Tôi có thể được hoàn tiền không? +
Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.
Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +
Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.
Tôi có nhận được chứng chỉ không? +
Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.
Dành cho người học trong
Công nghệ
Thiết kế
Tài chính
Marketing
Y tế
Giáo dục
Khách sạn-Dịch vụ
Sản xuất